package src.CodeTop;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/***
 * LRU缓存机制
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 *
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *  
 *
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 *  
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 */

public class LRUCache {
    // 结点类，数据的载体
    class Node<K, V> {
        // key值
        K key;
        // value值
        V value;
        // 前置指针
        Node<K, V> pre;
        // 后置指针
        Node<K, V> next;

        // 空参构造器
        public Node() {
            this.pre = this.next = null;
        }

        // 有参构造器
        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.pre = this.next = null;
        }
    }

    // 双向链表，存放结点
    class DoubleLinkedList<K, V> {
        // 头结点
        Node<K, V> head;
        // 尾结点
        Node<K, V> tail;

        // 空参构造器
        public DoubleLinkedList() {
            head = new Node<>();
            tail = new Node<>();
            head.next = tail;
        }

        // 增加到头
        public void addHead(Node<K, V> node) {
            node.next = head.next;
            node.pre = head;
            head.next.pre = node;
            head.next = node;
        }

        // 删除结点
        public void removeNode(Node<K, V> node) {
            node.next.pre = node.pre;
            node.pre.next = node.next;
            node.pre = null;
            node.next = null;
        }

        // 获取最后一个结点
        public Node getLast() {
            return tail.pre;
        }
    }

    // 缓存容量
    int capacity;
    Map<Integer, Node<Integer, Integer>> map;
    DoubleLinkedList<Integer, Integer> doubleLinkedList;

    // 构造器
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>();
        doubleLinkedList = new DoubleLinkedList<>();
    }

    // 获取数值
    public int get(int key) {
        // 如果找不到这个key值
        if (!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        Node<Integer, Integer> node = map.get(key);
        // 将该结点放到链表最前方(通过删除再添加到头的方式)
        doubleLinkedList.removeNode(node);
        doubleLinkedList.addHead(node);
        return node.value;
    }

    // 保存或者更新数值
    public void put(int key, int value) {
        // 如果已经有对应的key
        if (map.containsKey(key)) {
            Node<Integer, Integer> node = map.get(key);
            node.value = value;
            map.put(key, node);

            doubleLinkedList.removeNode(node);
            doubleLinkedList.addHead(node);
        }else {
            // 如果容量已满
            if (map.size() == capacity) {
                // 获取最后一个结点
                Node<Integer, Integer> node = doubleLinkedList.getLast();
                map.remove(node.key);
                doubleLinkedList.removeNode(node);
            }
            // 添加
            Node<Integer, Integer> newNode = new Node<>(key, value);
            map.put(key, newNode);
            doubleLinkedList.addHead(newNode);
        }
    }
}
